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Mohammed M.MM

Mohammed M.

Data Analyst/Analytics | PowerBI/SQL/DBT/Python

€550/day
Lyon, FR
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Mohammed

Data Analyst avec 4 ans d’expérience, j’aide les entreprises à transformer leurs données en outils d’analyse fiables et exploitables pour améliorer la performance opérationnelle, le pilotage métier et la prise de décision.

J’utilise principalement SQL, Python, Power BI, BigQuery et DBT pour structurer, analyser et valoriser des données provenant d’environnements variés : IoT, opérations, retail, performance produit ou reporting métier.

Quelques réalisations :
• automatisation de workflows analytiques réduisant des diagnostics de plusieurs jours à quelques minutes ;
• création de dashboards Power BI et KPI pour le suivi de performance et le pilotage opérationnel ;
• analyse de données complexes afin d’identifier tendances, anomalies et opportunités d’amélioration ;
• conception de modèles de données facilitant le reporting et l’analyse pour les équipes métier.

J’apprécie particulièrement les environnements où les données ont un impact concret sur les opérations, les produits, l’expérience utilisateur ou la performance business.

Compétences & domaines d’intervention :

• Analytics & BI
Création de dashboards Power BI, définition de KPI, reporting automatisé, analyse de performance et aide à la décision.

• Data transformation & pipelines
Structuration et transformation de données avec SQL, Python, DBT et BigQuery, automatisation de workflows analytiques et préparation de datasets fiables pour l’analyse.

• Analyse avancée & qualité des données
Détection d’anomalies, analyse de tendances, identification de causes racines, amélioration de la qualité et de la fiabilité des données.

• Données opérationnelles & IoT
Analyse de télémétrie, données terrain et systèmes connectés pour le suivi opérationnel, la fiabilité et la performance des équipements.

Vous trouverez mon portfolio GitHub ici : github.com/memed69009
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Fluent

  • Spanish

    Conversational

Can work on-site
Lyon (up to 50km), Marseille (up to 50km), Lille (up to 20km)

Experience

  • Otodata
    Analyste de données IoT
    TECH
    May 2025 - Today (1 year and 2 months)
    Montréal, Canada
    Intervention sur des données de télémétrie issues de capteurs et systèmes embarqués dans un environnement IoT à grande échelle.

    • Analyse & diagnostic avancé

    Développement d’outils d’analyse en Python et SQL pour automatiser le diagnostic de données terrain
    Identification d’anomalies complexes et de corrélations techniques (capteurs, firmware, instabilité électrique)
    Analyse de séquences d’erreurs intermittentes et détermination des causes racines

    • Data engineering & pipelines

    Conception de pipelines de traitement de données scalables pour gérer de grands volumes de données non structurées
    Structuration et normalisation de données issues de multiples sources IoT
    Mise en place de processus de validation et de fiabilité des données

    • Visualisation & pilotage

    Création et maintenance de dashboards Power BI pour le suivi des KPI opérationnels
    Production d’analyses exploitables pour les équipes techniques et métiers

    • Machine Learning

    Développement de modèles de détection d’anomalies et de prédiction (clustering, régression)
    Application de méthodes statistiques (tests d’hypothèses, validation croisée)

    • Impact

    Réduction du temps de diagnostic de plusieurs jours à quelques minutes grâce à l’automatisation
    Amélioration de la détection proactive des anomalies sur les appareils terrain
    Fiabilisation des données utilisées pour la prise de décision

    Stack : Python, SQL, Spark, Power BI, Azure, Databricks, Machine Learning, IoT
    SQL Server IoT Microsoft Power BI Python (Programming Language) Time Series
  • VOLVO group
    Ingénieur Data Analyst
    AUTOMOBILE
    April 2022 - November 2024 (2 years and 7 months)
    Lyon, France
    Analyse de données véhicules et systèmes embarqués dans un contexte industriel (tests terrain, performance, diagnostic).

    • Analyse de données & qualité

    Collecte, nettoyage et analyse de données issues de véhicules (tests terrain, endurance, performance)
    Validation de la qualité et de la conformité des données selon les exigences clients
    Automatisation de la génération de rapports d’analyse

    • Diagnostic & amélioration continue

    Analyse de données techniques pour identifier anomalies et dérives de performance
    Formulation de recommandations pour améliorer la fiabilité des systèmes
    Optimisation des processus d’analyse de données

    • Visualisation & reporting

    Développement de dashboards Power BI pour le suivi des indicateurs clés (KPI)
    Création de visualisations avancées (Python – Matplotlib, Seaborn)

    • Collaboration produit

    Collaboration avec équipes hardware, firmware et support client
    Intégration d’outils de diagnostic dans les interfaces produit
    Rédaction de messages de diagnostic clairs pour les utilisateurs finaux

    • Impact

    Amélioration de la fiabilité des analyses de données véhicules
    Réduction du temps de traitement et d’analyse grâce à l’automatisation
    Meilleure compréhension des comportements systèmes via l’analyse de données

    Stack : Python, SQL, Power BI, PySpark, Databricks, Data Analysis, IoT, Systèmes embarqués, Statistiques, Machine Learning
    Time Series PowerBI PostgreSQL Machine learning Streamlit
  • Airbus Helicopters
    Détection d'anomalies de capteurs
    AVIATION AND AEROSPACE
    October 2021 - November 2021 (1 month)
    Lyon, France
    Objectif : Détecter le comportement anormal de capteurs de vibration sur hélicoptère de façon automatique
    • Analyse, nettoyage et préparation des données :
    Þ recherche et traitement des valeurs aberrantes et manquantes, et des données dupliquées
    Þ Ré-échantillonnage fréquentiel
    • Datavisualisation sous Matplotlib et Seaborn : Distribution des signaux, Visualisation des ACF et PACF
    • Prétraitement des données :
    Þ Réduction de dimensions
    Þ Features engineering : calcul des features
    • Implémentation de l’algorithme de détection des anomalies :
    Þ Méthode d’enselmble : Feature Bagging
    Þ Local Outlier Factor
    Python Statistiques Détection d'anomalies Time Series ACP

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Education

  • Bachelor Data Analyst
    Openclassrooms/ ENSAE Paris
  • BTS Mesures Physiques
    Lycée Mozart

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